Earth AI 用 AI 加速澳洲關鍵礦產勘探

在淘金熱時代，人們只顧著尋找黃金，卻忽略了真正的「金礦」其實是賣鐵鍬的人。如今，在以人工智能和清潔能源為核心的新一輪科技浪潮中，當行業目光多集中在基礎設施和應用層，一家初創公司則押注於這輪浪潮中最底層的「鐵鍬」——關鍵礦產原材料。

Earth AI 利用 AI 革新礦產勘探

這家公司名為 Earth AI，總部位於美國，由澳洲團隊創立，定位為一家利用人工智能技術更快速、更高效發現關鍵礦產資源的礦產勘探企業。 當前，圍繞 AI 和清潔能源的全球競賽正推動前所未有的基礎設施擴張。從堆滿高性能芯片的 AI 數據中心，到大規模光伏電站、電動車電池、儲能系統等，這些設施有一個共同點：它們無一例外都高度依賴鋰、銅、鎳、鈷、石墨以及稀土元素等關鍵礦產。

在消費電子、通訊和軍工技術等領域的疊加需求推動下，聯合國預計，從 2023 年約 2.5 萬億美元的規模起算，關鍵礦產的全球貿易額有望在 2030 年增長三倍，並在 2040 年增長至四倍。 然而，需求曲線持續上揚的同時，大型新礦床發現卻日益稀少。多項研究和行業報告顯示，近幾十年來，在勘探預算不斷抬升的情況下，重大礦產發現的數量卻明顯下滑。傳統勘探手段已將相對容易發現的礦體基本「掃蕩一空」，迫使企業不得不付出更高的成本，去更深處、更偏遠的地區「碰運氣」，但成功率卻屢創新低。

換句話說，依賴傳統方法尋礦的礦業公司，儘管投入了更多時間、資金和人力，卻越來越難找到新的經濟性礦床。（198 字） Earth AI 認為，人工智能有望改寫這一不利局面。在一種頗具「反諷」意味的情形下，正是這場推高關鍵礦產需求的 AI 革命，如今被用來幫助尋找這些礦產。與其主要依賴傳統地質勘查手段和經驗直覺，該公司選擇用 AI 模型去「啃」海量地質數據，從中識別那些被忽略卻具有高礦化潛力的區域。

Earth AI 的商業模式，是將預測軟件與自主研發的移動式、低擾動鑽探技術結合，用於尋找並驗證潛在礦點，隨後將已證實的項目權益轉讓給礦業公司。其 AI 模型綜合利用數十年的歷史採礦數據和衛星遙感信息，在尚未開發的「綠地」地區篩選和鎖定前景區。公司創始人兼 CEO Roman Teslyuk 指出，儘管世界對礦產資源的需求，從能源轉型到日常生活都在不斷擴大，但新礦床的發現一直以「燒錢」和「耗時」著稱。

他表示，Earth AI 通過自研的 AI 系統和鑽探技術正在重塑這一範式，並且已經在此前並未有大規模開發記錄的地區實現經過驗證的發現。（212 字） 從公司披露的情況來看，這套方法的回報相當可觀。Earth AI 稱，其已在澳洲發現多個此前未知的礦化帶，其中包括含銅、鈷和金礦化的礦體，並在目標鎖定時間上明顯快於傳統勘探路徑。公司宣稱其項目發現率達到 75%，而行業平均水平不足 1%。

在已公佈的發現中，包括澳洲東海岸一處巨大的地下鎳和鈀礦資源，以及同樣位於澳洲、含有銦的礦床——銦是一種對 AI 半導體極為關鍵的稀有金屬。 在業內專家看來，Earth AI 的方案出現在一個供應緊張不再只是未來風險、而是正在上演的現實時點上，顯得尤為關鍵。投資者似乎也認同這一判斷：2025 年初，Earth AI 宣布完成 2000 萬美元 B 輪融資，約 HK$1.

56 億。（208 字） 過去幾年中，Earth AI 的標準流程大致如下：公司首先利用 AI 在澳洲全國範圍內篩選潛在礦點；一旦鎖定目標，其地質團隊便前往現場採集岩石樣本，並委託第三方實驗室進行地球化學分析；如果檢測結果顯示具有經濟性礦化前景，公司再通過鑽探加以驗證，取得該地塊的權益，最終將項目權益出售給有意開發的礦業企業。 然而，在業務擴張後，公司發現這一流程的瓶頸越來越明顯——問題出在樣品檢測環節高度依賴外部實驗室。

隨著市場對資源發現的關注升溫，第三方實驗室的積壓訂單持續增加，樣品檢測週期從原先的約兩個月拉長到更久。Teslyuk 透露，自從公司擴大鑽探能力以後，樣本積壓問題尤為突出，他形容團隊正「落後了 7 公里」，即有約 7000 米鑽孔取得的樣本尚未獲得分析數據。（224 字） 為了擺脫這一掣肘，Earth AI 決定自建實驗室，希望將檢測週期從五個月級別壓縮到五天左右。

上個月，公司宣布旗下首個自有地球化學分析實驗室正式投入運營，使其在勘探流程中的關鍵環節實現內部閉環。這一舉措意味著，Earth AI 現在已從數據建模到目標甄別、現場鑽探、樣品檢測，形成了一條完全垂直整合的資源發現與勘探鏈條。公司同時強調，在對礦區的經濟價值作出最終判斷前，仍會借助第三方機構對關鍵結果進行獨立驗證。（198 字）